Effiziente Algorithmen (SoSe 2012)

Veranstalter	Petra Mutzel
Modul	INF-BSc-221 (Bachelor Informatik / Angewandte Informatik)
Veranstaltungsnummer	040221
EWS	EWS-Arbeitsraum
SWS	4 VO + 2 UE

Die Veranstaltung entspricht auch der auslaufenden Vorlesung “Effiziente Algorithmen und Komplexitätstheorie” im Diplomstudiengang Informatik / Angewandte Informatik als Wahlpflichtveranstaltung sowie dem Modul MD V “Effiziente Algorithmen” im Master Datenwissenschaften. Die begleitende Übung ist für das Verständnis des Stoffes sehr wichtig.

Ort und Zeit

Vorlesung:
- Dienstag, 10:15-11:45 Uhr, OH14 E23
- Donnerstag 12:15-13:45 Uhr, OH14 E23
Beginn der Vorlesungen: Dienstag, 03.04.
Übungen: siehe begleitende Übungen

Prüfungen

Achtung: Für alle Prüfungen gilt: rechtzeitige Anmeldung bei Ihren Prüfungsämtern notwendig

Bachelor Informatik / Angewandte Informatik
- Klausur, 90 Minuten, keine Hilfsmittel
- Klausurtermin: Donnerstag 19.07.2012 von 12:00 – 14:00 Uhr in OH14, E23
- Wiederholungstermin: Montag 01.10.2012 von 12:00 – 14:00 Uhr in OH14, E23
- Stoff der Vorlesung und der Übungen

Diplom Informatik / Angewandte Informatik
- mündliche Prüfung, 20 Minuten
- Stoff der Vorlesung und der Übungen

Master Datenwissenschaften
- mündliche Prüfung, 20 Minuten
- Stoff der Vorlesung und der Übungen

Lehramt
- mündliche Prüfung oder Klausur, 20 oder 45 Minuten, je nach Prüfungsordnung und Prüfungsanmeldung
- Stoff der Vorlesung und der Übungen

Sonstige Studiengänge / Nebenfächer auf Anfrage

Zusammenfassung

Die in DAP 2 eingeführten Basistechniken werden vertieft und auf komplexere Probleme angewendet, hinzu kommen ausgewählte Probleme mit großen Anwendungsbereichen, weitergehende Aspekte wie Approximation und weitergehende Entwurfsmethoden wie primal-duale Ansätze. Themen, u.a.:
Graphenalgorithmen, wie z.B. starker Zusammenhang in Graphen, Maximale Matchings, Netzwerkflussprobleme, Schnittprobleme (Min Cut vs. Max Cut), Travelling Salesman Problem, Vertex Cover
Analysetechniken, wie z.B. Amortisierte Analyse von Algorithmen, Analyse randomisierter Algorithmen
Optimierungstechniken, wie z.B. Lineare Programmierung, Approximationsschemata, parametrisierte Komplexität
Hashing Verfahren, String Matching

Weitere Informationen: s. Modulbeschreibung.

Materialien

Die Vorlesungsfolien und begleitende Materialien finden Sie im EWS-Arbeitsraum.